Compare and Contrast LiDAR and Non-LiDAR Technology in an Autonomous Vehicle: Developing a Safety Framework
Notice bibliographique
Résumé
Ensuring safety has always been of utmost importance in vehicular operations, where traditionally, human drivers have been solely responsible for driving. However, with the emergence of advanced technologies, we are now on the brink of a new era with the introduction of Autonomous Vehicles (AVs), in which control over the vehicle gradually shifts to Artificial Intelligence (AI). The safety of these vehicles has raised concerns among the public. In terms of safety, human drivers heavily rely on visual perception. Key elements that contribute to safe driving include situational awareness, vehicle control, reaction capabilities, and anticipation of potential hazards. With the introduction of AVs, these fundamental factors remain unchanged. AVs rely on two primary technologies, namely LiDAR and Non-LiDAR, to perceive their surroundings. This research focuses on three primary aspects. Firstly, it involves the development of an image classification model to assess the safety of AVs. This model determines whether the images captured by LiDAR and Non-LiDAR technologies can be accurately predicted using supervised learning. An algorithm is employed to identify the input images obtained from both LiDAR and Non-LiDAR technologies. The results demonstrate that the model achieved a high accuracy rate of 94.63% in predicting the images. Secondly, a Safety Framework is established to facilitate the subsequent proposal for Experimental Research, which is the third aspect. The Safety Framework incorporates the application of LiDAR and Non-LiDAR technologies mounted on a vehicle that is operated in diverse weather conditions by both a human driver and an autonomous system. The Scenario tables, which are currently in a blank state, will be populated upon completion of the Experimental Research. The Experimental Research aims to compare and contrast the performance of LiDAR and Non-LiDAR technologies on a vehicle driven by a human operator versus an Autonomous Vehicle. The findings of this research will be documented in the Scenario table outlined within this study, ultimately shedding light on the safety implications of implementing LiDAR and Non-LiDAR technologies within an AV context.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».